一：计量经济学中时间序列怎么样选择分析方法
时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法把因变量的滞后项作为自变量y_t=b0+b1*y_{t-1}+b2*y_{t-2}++bp*y_{t-p}+u_t这样的模型确定滞后阶数p的方法是1.y_t满足covariance-stationarity也就是对于任意t均值不变方差不变协方差只是间隔项数的函数2.u_t是白噪声而不出现序列相关3.p的确定遵循parsimony的原则国内应该翻译为“精简”一般构造AIC和SBC两个指标来比较这两个指标越小越好AIC=T*ln(残差平方和)+引入p阶的惩罚SBC相似也就是说首先残差平方和应该越小说明自变量也就是滞后阶数的解释能力强不过呢引入的滞后项数越多残差平方和应该越来越小所以要看有效性便加入一个惩罚使得模型精简原理和adjustedR^2一样AIC适合小样本SBC适合大样本然后这两个信息标准都在一般的回归软件中列了出来比较其中最小的就是合适的p阶滞后但是一定要保证残差是白噪声
二：为什么计量经济学强调模型设定，而时间序列分析强调模型识别
不明白这两个问题有啥关联……
感觉计量经济学强调假设是因为变量多，时间序列变量不就是时间吗？
经济学模型本身就是建立在模型假设的基础上，抓住主要变量，就能最大程度的降低模型复杂程度，提高准确率。
时序分析不同模型适应于不同的时间序列，选择模型错误，拟合度差，预测什么的就没办法做下去。而且时序分析工作第一步应该就是判断用什么样的模型进行拟合的，大部分时序还是比较好判别选择的。不选择好模型下面怎么进行呢，选择错误那就不需要有以后了嘛。这么粗略的描述不知道能不能解答你的问题，等大神深度解剖交流。
三：计量经济学，时间序列分析和机器学习三者有什么区别与联系
联系是很紧密的，模式识别说白了就是分类，而分类可以认为是数据挖掘的一部分，数据挖掘主要工作有分类、聚类、关联分析、离群点检测等；机器学习的范围更广，算法更多！但三者都要求有坚实的统计学基础，学的越扎实越好！
四：计量经济学时间序列数据样本最少多少年
朋友，先明确自由度的概念，自由度是指，当一个随机变量是由其他一系列随机变量定义的，这些随机变量独立项数的个数就是这个随机变量的自由度。例如，当x1,x2,..xn相互独立，则它们的平方和服从自由度为n的卡方分布。因此在回归模型中若有两个自变量、三个回归参数，则残差序列e1,e2,..en中有n-3个是独立的（估计每一个参数会损失一个自由度）所以自由度为n-3；如果你的模型不含常数项只有两个参数，自由度就是n-2.李宝仁
五：计量经济学中，滞后项是什么？？ 5分
主要出现在时间序列模型中，当期的数据会受到前期数据的影响，很多经济现象都会如此，比如今年的货币政策很可能明年才会显示作用，再比如经济学中的蛛网模型等
六：求时间序列计量经济学的上课用教材 30分
计量经济学（第三版）（上、下册）（经济科学译丛）中国人民大学出版社 作者: 古扎拉蒂 我们计量老师推荐 很多问题讲得比较到位 而且正文中数学推理不多 而是放在附录里面供有兴趣和有能力的人自己学习 适合初级学生 比国内的教材好多了 不过价钱又点贵，一百左右。 还有配套的习题解析书一本，大概二十元左右，自学的话有必要买一本
七：计量经济学 截面数据回归怎么结合到时间序列回归
混在一起就是面板数据，可以一起回归的
八：计量经济学一元时间序列和多元时间序列你擅长吗？
题目发来看看呗
九：请问众人,计量经济学讲啥的呢,谢谢诸位
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
计量经济学的两大研究对象：横截面数据（Cross-sectional Data）和时间序列数据（Time-series Data）。前者旨在归纳不同经济行为者是否具有相似的行为关联性，以模型参数估计结果显现相关性；后者重点在分析同一经济行为者不同时间的资料，以展现研究对象的动态行为。
新兴计量经济学研究开始切入同时具有横截面及时间序列的资料，换言之，每个横截面都同时具有时间序列的观测值，这种资料称为追踪资料 (Panel data，或称面板资料分析)。追踪资料研究多个不同经济体动态行为之差异，可以获得较单纯横截面或时间序列分析更丰富的实证结论。
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十：有人会做时间序列计量经济学模型检验吗，用EVIEWS做
软件分析内容太多了，要指出主要内容。就写论文来说，目前流行的主要是两大块，一是时间序列，包括协整，单位根检验、VAR、脉冲响应等。二是面板模型。
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